基于机器人操作系统的移动机器人激光导航系统

为了验证激光导航的先进性及机器人操作系统(robot operating system,ROS)的便捷性,进一步对机器人导航机理进行研究,提出了改进粒子滤波算法及改进A*路径规划,分别应用于地图构建和路径规划,并搭建了基于ROS平台的移动机器人导航试验平台,该平台具有低成本、高性能的特点。试验平台由上位机和移动机器人组成,上位机实现对机器人的控制,移动机器人配置有工控机和激光传感器,机器人通过激光传感器采集环境信息,为实现即时定位及地图构建功能提供数据支撑。研究并构建基于ROS的地图构建和自主导航功能包并通过实际环境进行试验验证。试验结果表明:构建功能包可用于机器人的激光导航中,该激光导航系统的可行且具有一定的稳定性与可靠性。     

基于异质传感器信息融合的移动机器人SLAM研究

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

基于异质传感器信息融合的移动机器人同步定位与构图

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像,经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息;再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确地检测小的,及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图;且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

未知环境下移动机器人的同时定位和地图构建

针对未知室内环境下的自主移动机器人的同时定位和地图构建(SLAM)问题,通过激光测距仪来获取环境信息,采用室内环境直线特征的提取和匹配方法,使移动机器人能够自主定位,解决了里程计传感器在移动中所带来的不确定性误差,同时采用移动栅格法对全局地图更新,提高了系统运行速度.利用Pioneer-3移动机器人平台进行实验,得到了较完整的环境地图.实验结果表明了基于环境特征的移动机器人同时定位和地图构建方法的有效性和实用性.     

基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航

针对稀疏点云地图用于自主导航任务的信息不充分问题,融合情景经验实现环境认知,提出一种基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航系统,获取全局最优路径,提高机器人导航精度.构建点云地图来保存环境显著路标.受人类基于情景经验方式导航启发,模拟经验积累过程,构建封装了场景感知、位姿信息和事件转移集的情景经验地图,实现机器人对环境在拓扑关系上的理解.结合环境稀疏点云地图定位机器人,根据情景经验地图规划路径与控制机器人行为.实验结果表明:该导航系统能够根据不同的导航任务规划出全局最优路径,并且具有较高的导航精度.     

基于特征地图的移动机器人EKF-SLAM和FastSLAM算法自主导航研究

对移动机器人未知环境中自主导航和SLAM(即时定位与构图)问题进行讨论。设计了一种构建2D可视化路标特征地图的方案,该方案结合单目视觉传感器和里程计的鲁棒感知模型,建立包含世界坐标系下三维信息的路标数据库,并获得全局环境下特征地图;提出了一种基于Python平台分析移动机器人自主导航鲁棒性的方法,通过在Python平台下引入扩展模块NumPy、PyLab构建仿真平台,对不同噪声环境下EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波器)和FastSLAM算法的导航过程进行了研究。实验显示了构图方案和仿真平台的可行性。     

基于ROS的室内移动机器人研究

为了满足监测室内环境的需求,设计一款在室内巡逻的移动机器人.移动机器人采用搭载ROS系统的树莓派作为控制核心,利用激光雷达采集环境信息,在ROS分布式框架下利用各种功能包进行算法开发.基于Gmapping算法进行建图,运用A*算法和DWA算法实现自主导航.机器人选用麦克纳姆轮来应付复杂的环境.在经过室内环境测试后,能够完成室内地图构建和自主导航的目标,对今后在室内环境下研究具有重要意义.     

基于多源融合式SLAM的机器人三维环境建模

为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建 (SLAM)方法. 在建立传感器不确定性概率模型的基础上,通过贝叶斯滤波实现传感器数据的去噪,将激光与视觉传感器获取的环境信息在一定的规则下融合,在SLAM框架下实现具有纹理映射的三维环境地图创建. 实验结果表明所用方法的有效性. 多源融合式自主SLAM提供了更为丰富、完备、准确的环境模型.      

基于ROS的移动机器人导航系统研究与仿真

针对移动机器人的自主环境感知与自主导航问题,本文提出了一种基于机器人操作系统(ROS),并结合同步定位与地图构建技术(SLAM)与路径规划的多目标点导航方式。首先利用GAZEBO仿真平台建立基于阿克曼结构的四轮机器人和仿真环境。然后利用SLAM技术,构建仿真环境的二维栅格地图。最后利用多目标点导航算法,开展机器人针对多个目标区域的自主导航测试。并通过调整TEB参数,优化机器人的运动轨迹。实验结果表明:机器人有效完成了多个目标区域的自主导航任务,并且规划路径较为合理,运行过程较为平稳。     

基于A~*算法的移动机器人路径规划

路径规划是移动机器人关键技术之一,也是实现移动机器人自主导航的前提,研究移动机器人利用栅格法创建环境地图时,在其计算资源有限的情况下,比较利用迷宫八方向搜索思想实现最短路径规划的Dijkstra算法,提出采用基于栅格划归地图的A*算法能更快实现移动机器人的无碰最短路径规划,编制了仿真程序,给出了仿真结果,可以满足移动机器人实时路径规划的需要。     

移动机器人即时环境探索与地图库构建

研究了室内准结构化环境中移动机器人自主环境探索与复合环境地图库构建问题.基于实时获取的激光测距数据,并面向机器人自主导航、探索与认知等多种任务需求,提出了基于探索导向点的自主环境探索方法,以及可与准结构化环境相适应的复合地图库构建算法.为了适应环境中存在的随机运动人体目标及用几何特征无法表述的非规则障碍区,提出了临时栅格统计算法和非规则障碍区建模算法,从而实现环境动态信息的实时处理和对不规则障碍区的聚类与划分.通过对仿真和应用于Pioneer3-DX移动机器人平台所获得的实验结果和数据的分析讨论,论证了所提算法的有效性和实用性.     

一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法

为解决室内环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法。首先通过建立机器人运动模型,对激光雷达获得的点云数据进行预处理。然后采用聚类算法对预处理后的数据进行分割和合并。采用正交拟合算法,估算特征线段的最大角度公差,并提取竖直和水平特征线进行误差纠正。仿真实验结果表明:算法可有效提取室内环境特征线段并建立特征地图。同时调用数据集与ICP(iterative closest point)算法进行对比测试,结果表明使用该算法构建环境地图,可见使用此算法可降低建图时间复杂度,同时提高地图匹配精度。     

SLAM仿真系统在智能移动机器人中的应用研究

为实现机器人的自主导航,采用了SLAM三层结构的仿真模型,通过对产生环境地图和实体对象程序的设计,并采用面向对象的设计方法,模拟了一种基于MATLAB的SLAM仿真系统,借助于对内部和外部传感器的数据采集文件的模拟应用,同时完成了机器人的定位和环境地图的构建.     

一种基于机器人操作系统的代价地图自适应膨胀半径设置方法

针对复杂环境下移动机器人自主导航易被困、路径规划不理想等问题.首先,通过改进机器人操作系统(robot oper-ating system,ROS)中代价地图代价值衰减函数和七宫格检测法,研究了代价地图自适应膨胀半径算法.其次,通过动态衡量启发函数与优化子节点选择方法,研究了结合环境信息的改进A*路径规划算法.实验结果表明:使用自适应膨胀半径算法和改进A*算法后的路径拥有更好的平滑度,减少33.6％转角次数和37％转向角度.能避开复杂障碍物群,降低移动机器人被困几率,提高了复杂环境下ROS移动机器人自主导航的安全性和鲁棒性.     

基于传感器数学模型的数据融合方法及避障研究

文章介绍了超声波传感器测距中存在的问题,提出了基于传感器数学模型的数据融合方法,在此基础上建立基于信息融合的移动机器人导航系统;结合模糊逻辑控制的方法,设计了符合人类驾驶经验的模糊控制器,以实现移动机器人在障碍物环境下的自主导航;最后用MATLAB模糊工具箱对该模糊控制器进行了仿真,结果表明,机器人能够自主避开障碍物,到达目的地。     

一种遥操作移动机器人的研究与实现

移动机器人在工业制造、国防以及服务行业具有广阔的应用前景。由于环境感知、自主定位与导航等技术瓶颈的存在,完全自主移动机器人在目前还难以走向实用。采用遥操作控制,能有效地解决上述问题。对遥操作移动机器人的体系结构、环境信息感知、通讯方式、导航与控制进行了阐述,在此基础上提出的基于局域网的遥操作移动机器人具体实例,既可在危险环境下执行任务,也可用于社区保安巡逻。     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

基于声纳的移动机器人环境建模仿真平台的设计

利用Visual Basic建立了一个移动机器人环境建模的仿真平台,通过仿真声纳的数学模型,采用以概率论和Dempster-Shafer证据理论为基础的基于占有率的栅格地图创建方法,解释和融合仿真的声纳数据,建立环境的栅格地图。该仿真平台提供了环境和移动机器人运动状态在线实时设定功能,其参数可调的声纳模型及根据声纳数据进行环境建模的算法设计相对独立等特点极大地方便移动机器人环境建模的研究工作。